Analiza in vizualizacija podatkov

2025/2026

Program:

Interdisciplinarni magistrski študijski program 2. stopnje Računalništvo in matematika

Letnik:

1 ali 2 letnik

Semester:

prvi ali drugi

Vrsta:

izbirni

Skupina:

ECTS:

Jezik:

slovenski, angleški

Nosilec predmeta:

prof. dr. Alexander Keith Simpson, prof. dr. Ljupčo Todorovski

Ure na teden – 1. ali 2. semester:

Predavanja

Seminar

Vaje

Laboratorij

Pogojev za vključitev v delo ni.

mere različnosti
izbrane metode multivariatne analize podatkov
analiza simbolnih podatkov
analiza velikih podatkovij
prikazi podatkov

Van Cutsem B.(Ed.): Classification and Dissimilarity Analysis (LNS 93). Springer, 1994.
Carroll, J.D., Green, P.E., Chaturvedi, A. Mathematical Tools for Applied Multivariate Analysis. Academic Press, 1997.
Berthold M., Hand D.J. (Eds.): Intelligent Data Analysis. Springer, 2007.
Billard L., Diday E.: Symbolic Data Analysis. Wiley, 2006.
Abello J., Pardalos P.M., Resende M.G. (Eds.): Handbook of Massive Data Sets (Massive Computing). Springer, 2002.
Rajaraman A., Leskovec J., Ullman J.D.: Mining Massive Datasets. CUP, 2013.
http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds.html
White T.: Hadoop. O'Reilley, 2011.
Wilkinson L.: The Grammar of Graphics (Statistics and Computing). Springer, 2005.
Ware C.: Information Visualization. Morgan Kaufmann, 2004.
Tufte E.R.: The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press, 2001.

Študentje se bodo seznanili z novejšimi metodami analize in prikazov podatkov in njihovim matematičnim ozadjem, se usposobili za njih samostojno uporabo ter po potrebi za razvoj lastnih rešitev.

Znanje in razumevanje:
Poznavanje in razumevanje osnovnih pojmov in postopkov analize in vizualizacije podatkov.
Poznavanje in usposobljenost za izbiro in uporabo programske podpore za izbrane metode.
Usposobljenost za ustrezno tolmačenje dobljenih rezultatov

Predavanja, domače naloge, projektno delo, konzultacije, samostojni študij

Sprotno preverjanje (domače naloge in seminar)
Končno preverjanje (projekt)
(ocene: 5 (negativno), 6-10 (pozitivno), ob upoštevanju Statuta UL)

Alex Simpson:
EGGER, Jeff, MØGELBERG, Rasmus Ejlers, SIMPSON, Alex. The enriched effect calculus: syntax and semantics. Journal of logic and computation, ISSN 0955-792X, 2014, vol. 24, iss. 3, str. 615-654. [COBISS-SI-ID 17090137]
EGGER, Jeff, MØGELBERG, Rasmus Ejlers, SIMPSON, Alex. Linear-use CPS translations in the enriched effect calculus. Logical methods in computer science, ISSN 1860-5974, 2012, vol. 8, iss. 4, paper 2 (str. 1-27). [COBISS-SI-ID 17090905]
Ljupčo Todorovski
LUKŠIČ, Žiga, TANEVSKI, Jovan, DŽEROSKI, Sašo, TODOROVSKI, Ljupčo. Meta-model framework for surrogate-basedparameter estimation in dynamical systems. IEEE access. 2019, vol. 7, str. 181829 -181841. [COBISS-SI-ID 33102631]
BRENCE, Jure, TODOROVSKI, Ljupčo, DŽEROSKI, Sašo. Probabilistic grammars for equation discovery. Knowledge-based systems. [Print ed.]. 2021, vol. 224, str. 107077-1-107077-12. [COBISS-SI-ID 61709059]
GRAU LEGUIA, Marc, LEVNAJIĆ, Zoran, TODOROVSKI, Ljupčo, ŽENKO, Bernard. Reconstructing dynamical networks via feature ranking. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 2019, vol. 29, no. 9, str. 093107. [COBISS-SI-ID 32629031]